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出现过程
假设有如下一个系统,高峰期请求为5000次/秒,4000次走了缓存,只有1000次落到了数据库上,数据库每秒1000的并发是一个正常的指标,完全可以正常工作,但如果缓存宕机了,或者缓存设置了相同的过期时间,导致缓存在同一时刻同时失效,每秒5000次的请求会全部落到数据库上,数据库立马就死掉了,因为数据库一秒最多抗2000个请求,如果DBA重启数据库,立马又会被新的请求打死了,这就是缓存雪崩。
解决方法
出现过程
假如客户端每秒发送5000个请求,其中4000个为黑客的恶意攻击,即在数据库中也查不到。举个例子,用户id为正数,黑客构造的用户id为负数,如果黑客每秒一直发送这4000个请求,缓存就不起作用,数据库也很快被打死。
解决方法
出现过程
设置了过期时间的key,承载着高并发,是一种热点数据。从这个key过期到重新从MySQL加载数据放到缓存的一段时间,大量的请求有可能把数据库打死。缓存雪崩是指大量缓存失效,缓存击穿是指热点数据的缓存失效
解决方法
我之前的文章写到了Redis实现分布式锁的原理,这里就不再详细概述了
在Redis中使用简单强大的Lua脚本
1.加锁执行命令
SET resource_name random_value NX PX 30000
2.解锁执行脚本
if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del", KEYS[1])
else
return 0
end
写一个分布式锁工具类
public class LockUtil {
private static final String OK = "OK";
private static final Long LONG_ONE = 1L;
private static final String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
public static boolean tryLock(String key, String value, long expire) {
Jedis jedis = RedisPool.getJedis();
SetParams setParams = new SetParams();
setParams.nx().px(expire);
return OK.equals(jedis.set(key, value, setParams));
}
public static boolean releaseLock(String key, String value) {
Jedis jedis = RedisPool.getJedis();
return LONG_ONE.equals(jedis.eval(script, 1, key, value));
}
}
工具类写起来还是挺简单的
示例代码
public String getData(String key) {
String lockKey = "key";
String lockValue = String.valueOf(System.currentTimeMillis());
long expireTime = 1000L;
String value = getFromRedis(key);
if (value == null) {
if (LockUtil.tryLock(lockKey, lockValue, expireTime)) {
// 从数据库取值并放到redis中
LockUtil.releaseLock(lockKey, lockValue);
} else {
// sleep一段时间再从缓存中拿
Thread.sleep(100);
getFromRedis(key);
}
}
return value;
}
文章转载自公众号:Java识堂